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朱铮,俞磊,许堉坤,蒋超,张加海,韩冬军.基于改进GM(1,1)模型的智能电能表集抄数据二次出账研判[J].电测与仪表,2022,59(12):178-183.
Zhu Zheng,Yu Lei,Xu Yukun,Jiang Chao,Zhang Jiahai,Han Dongjun.Research and Judgment on the secondary out-account of integrated data of smart meters based on improved GM(1,1)[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2022,59(12):178-183.
基于改进GM(1,1)模型的智能电能表集抄数据二次出账研判
Research and Judgment on the secondary out-account of integrated data of smart meters based on improved GM(1,1)
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2022.12.025
中文关键词:  智能电能表  集抄数据  二次出账  改进GM(1,1)
英文关键词:smart  meter, integrated  data, secondary  out-account, improved  GM(1,1)
基金项目:国网上海市电力公司科技项目(52094017001X)
                 
作者中文名作者英文名单位
朱铮Zhu Zheng国网上海市电力公司电力科学研究院
俞磊Yu Lei国网上海市电力公司电力科学研究院
许堉坤Xu Yukun国网上海市电力公司电力科学研究院
蒋超Jiang Chao国网上海市电力公司电力科学研究院
张加海Zhang Jiahai烟台东方威思顿电气有限公司
韩冬军Han Dongjun烟台东方威思顿电气有限公司
摘要点击次数: 973
中文摘要:
      针对智能电能表集抄数据出账存在的若干问题,融合动态初值与新陈代谢建模思想,提出了基于改进GM(1,1)模型的智能电能表集抄数据二次出账研判方法。依次将原始数据序列中数据作为GM(1,1)模型的初值,推断出残差最小所对应的初值,进而可获得使GM(1,1)模型残差最小所需的数据维数,再利用新陈代谢的建模思想,建立改进GM(1,1)模型,将改进GM(1,1)模型应用于首次出账失败的智能电能表集抄数据二次研判,结果表明,相较最小二乘法与传统GM(1,1)模型,改进GM(1,1)模型具有更好的预测精度,更适合智能电能表集抄数据二次出账研判。
英文摘要:
      Aiming at several problems existing in the collection of data reading of smart meters, combining dynamic initial value and metabolic modeling ideas, a method based on the improved GM(1,1) model for the second reading and judgment of collection data of smart meters is proposed. Take the data in the original data sequence as the initial value of the GM(1,1) model in turn, infer the initial value corresponding to the smallest residual error, and then obtain the data dimension required to minimize the residual error of the GM(1,1) model, And then use the metabolic modeling idea to establish an improved GM(1,1) model, and apply the model to the second study and judgment of the collective reading data of the smart meter that failed the first billing. The results show that, compared with the traditional least squares method and the traditional GM(1,1) model, the improved GM(1,1) model has better prediction accuracy, and is more suitable for the secondary accounting research and judgment of the collected data of the smart meter.
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